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研究要点
美国斯坦福大学William C. Chueh教授和Simona Onori教授等人系统地对比了代表电动汽车驾驶的动态放电曲线(工况放电)与通常实验室所做的恒流放电曲线,令人惊讶的发现动态放电比恒流放电能够显著延长电池寿命。具体来说,对于相同的平均电流和电压窗口,动态放电曲线在寿命末期使得循环次数增加高达38%,进一步通过机器学习揭示了在这些真实放电条件下,低频电流脉冲和时间诱导老化的重要性。因此,这项工作量化了使用真实负载曲线评估新电池化学成分和设计的重要性,强调了重新审视在化学、材料和电池层面对老化机制理解的机会。相关研究成果以“Dynamic cycling enhances battery lifetime”为题发表在Nature Energy上。
研究意义
锂离子电池(LIBs)的老化过程,尤其在实际的工况使用条件下涉及错综复杂的机制。了解实际使用过程中发生的退化过程对于加速材料设计和改进电池管理系统至关重要。通常在绝大多数实验室电池研究,都是在恒定电流放电曲线下进行的。然而,在实际使用场景中,LIBs处在动态电流曲线,无论是快充还是工况循环状态,充放电曲线均为动态电流循环。
在电动汽车(EVs)中,负载曲线包括振荡、脉冲和休息。比如交替电流频率的电流曲线,通常远高于1-10Hz。在这样高的频率下,由于电化学过程如电荷转移和扩散只被部分激活,观察到的退化有限。另一方面,再生制动、在走走停停的交通中驾驶等发生在更低的频率(<1赫兹),但这些过程尚不清楚。此外,时间诱导的老化(包括在零电流下的日历老化)是现实使用中的另一个关键组成部分,但需要数年的实验才能观察到。因此,在数据驱动方法和具有现实放电协议的电池老化实验的交汇处存在一个缺口。本文的目标是通过生成和分析一个非加速的、动态循环的电池数据集来填补这一缺口,代表了现实的电动汽车驾驶情况。
研究方案
文章设计了四种不同类型的放电循环来模拟不同的工作条件(Fig 1),包括:(1)恒流循环(无静止),(2)周期性循环(包括恢复制动部分),(3)从现场数据生成的模拟放电曲线(4)来自实际驾驶数据的真实放电曲线。为了创建模拟曲线,文章使用了涵盖高速公路和城市驾驶的实际驾驶数据,测试了相同协议的多个平均放电倍率,以模拟电池组尺寸的影响。基于连续使用电动汽车应用(自动驾驶和非自动驾驶),如公交车、出租车、商用或工业车辆,选择了C/10、C/5和C/2作为现实驾驶倍率,同时也选择了C/16。
Fig 1 放电策略概况
测试温度设置为35°C对所有电池进行循环测试,以确保技术的相关性。在老化实验过程中,作者定期进行参考性能测试(RPTs)和混合脉冲功率特性(HPPCs)测试,以探测电池单元的退化状态。同时从HPPCs中提取电阻,并拟合了一个半电池差分电压模型,以提取电极特定的容量(负极容量(Qne)、正极容量(Qpe)和活性锂(QLi))。
Fig 2 动态放电导致了更宽范围的衰减
结果显示,动态循环不会加速退化,反而增强了电池寿命。Fig 2a显示了健康状态(SoH)退化轨迹与等效完整循环(EFCs)的函数关系,恒流曲线在所有平均倍率中具有最低的循环寿命,从恒流到周期性曲线,再到合成和实际驾驶曲线,放电越接近真实情况,寿命增加越大,这些结果证实了恒流循环并不能代表实际使用条件。图2b显示了在寿命末期(EoL)相对于恒流循环的等效完整循环(EFCs)的分布。对于所有倍率(C/10、C/5或C/2),几乎所有动态放电协议提升了38%的寿命,这相当于高达195000英里的寿命里程。值得注意的是,尽管所有电池的放电截止电压是相同的,但由于动态曲线引起的过电位差异,放电深度(DoD)在电池之间略有变化。
结论展望
综上所述,本文对比了47种不同的动态放电曲线,其具有从C/16到C/2的真实平均放电电流,并在24个月内循环,作者阐明了在保持平均倍率和电压窗口恒定的同时,动态非恒定电流放电曲线的影响,发现动态循环可以将电池寿命提高高达38%。同时,作者确定了平衡时间诱导老化和循环老化的临界倍率窗口大约在0.3C和0.5C之间。此外,使用可解释的机器学习(ML)来分离动态放电曲线对电池退化的影响。具体来说,发现放电曲线信号中低频电流脉冲(平均8.2mHz)对寿命指标的重要性。因此,这项工作说明了在现实使用条件下测试电池的重要性,并挑战了实验室中广泛采用的恒定电流放电的传统做法。更加重要的是,使用现实循环曲线评估电池至关重要,与交流阻抗技术相结合,以便在化学、材料和电池层面上正确理解老化机制。
参考文献
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